GEO生信数据挖掘（十）肺结核数据-差异分析-WGCNA分析（900行代码整理注释更新版本）
通过 前面十篇文章的学习，我们应该已经可以获取到一个”心仪的基因列表“了，相较于原始基因数量，这个列表的数量已经有了明显的缩小，为了进一步确定Hub gene 需要借助两个工具。
使用STRING在线数据库进行PPI分析。
使用Cytoscape本地客户端进行蛋白互作关系图绘制。
STRING在线数据库进行PPI分析
STRING在线数据库（STRING: functional protein association networks：https://cn.string-db.org/）
准备好自己感兴趣的gene list 整个这列复制一下，STRING也支持导入文件。
STRING 操作第一步界面
看图有操作说明
也可以选择自动（auto-select），数量多的话，点击SEARCH后，第二步也会提示，选择物种。
第二步的界面
可以看看基因，没问题，点击CONTINUE
第三步界面 出现结果
一般会用到 Settings 和Exports
Setting设置看图，调整完毕后，点击UPDATE更新结果。
结果导出
用Cytoscape自己调整图 导出TSV数据文件
使用Cytoscape本地客户端进行蛋白互作关系图绘制
TSV文件已经从STRING数据库中下载保存完毕。
安装Cytoscape 需要配置java环境
不同版本对应的java版本有要去（本文使用Cytoscape3.10，jdk-17_windows-x64_bin，总计369M的压缩包，链接: https://pan.baidu.com/s/19gjKs9w6TM2ylXxupA5ykw?pwd=4p7y 提取码: 4p7y 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦）
如果觉得百度盘慢，评论区留下邮箱，私发。
打开Cytoscape的界面
导入文件
设置列
初步图形生成
先删除孤立节点（可以配合Ctrl 键进行操作）
首先进行数据网络分析
选中数据，Tool，analyze Network，
可以再次观察，下方的数据区域（Node Table），增加很多信息，我们最关心的是degree列，degree数据列值越大，那么说明，对应基因越重要，有更多的基因连接到了目标基因。
基因样式设置
style -> shape -> 圆形
设置圆形的样式，并勾选，锁定节点的长宽
节点的大小设置
让节点的大小和degree 关联起来。
观察TP53基因，大小明显改变，且是最大的。
节点的形状太小，把size 的下限提高。
节点的颜色设置
让节点的颜色和degree 关联起来。
设置Fill Color
degre越大则颜色越深，反之，则越浅。（设置方法，同理）
基因选择
可以鼠标选择图中的节点，配合快捷键
还可以在Node Table 列表中进行选择基因名称，然后右击鼠标，功能菜单中选择图中的节点。
基因节点的排列样式
目前，节点已经设置完毕，边可以根据需要继续设置，方法类似。
现在图形的样式排布比较随意，可以将节点按照环形，或者方形进行排列。
Layout ->Grid layout
可以选择部分节点，也可以直接对所有节点进行操作。
设置环形结构
复杂的环形结构排列
上面形状有了，但是由于本例中节点的数量的太多，还可以继续美化。
选择degree前10个基因先绘制一个圆形，再绘制其他基因。可以迭代多个圆形。
选择了三组degree 分段后的基因，生成了三个圆形，下面进行排列
使用 Layout Tool 进行图形排列
打开layout Tool
调整scale 放大缩小，可以调整圆环的距离。
如果缩小至最测了,仍然需要缩小，可以点击重置比例。比例又会回到1。
最终调整完毕
导出文件
可以导出session项目文件，后续可以继续编辑，可以导出图片，再论文中使用。
以上绘图共做就完成了，SCI 指日可待。